语音算法实习生
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-19
跟踪语音识别、语音合成等前沿技术研究 职位要求 27届、28届本科、硕士毕业生，熟练掌握 Python/Java 至少一门语言，具备扎实的算法和数据结构基础；具备深度学习、机器学习经验者优先；
精选公司与 AI 职业机会
找到值得投入的下一步
先认识公司，再看具体工作。用产品、职责与可追溯的依据，判断哪些机会值得深入了解。
AI开发
构建应用、Agent 与模型基础设施
222岗 · 36 家公司
260 岗方向待确认AI产品
定义场景、体验与 AI 产品迭代
98岗 · 28 家公司
225 岗方向待确认FDE
走进业务现场，推动 AI 交付落地
6岗 · 6 家公司
204 岗方向待确认AI算法
研发、训练和评测 AI 模型与算法
118岗 · 20 家公司
209 岗方向待确认AI数据
建设 AI 训练、评测与数据质量体系
15岗 · 5 家公司
215 岗方向待确认AI运营
推动 AI 产品采用、反馈与运营实验
39岗 · 11 家公司
251 岗方向待确认同一公司可覆盖多个方向。
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顶尖实习-大语言模型算法研究员-MiMo
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
参与大语言模型的核心技术研发，包括但不限于： 1、预训练优化（数据合成、长上下文建模、训练动力、scaling laws分析）； 2、后训练技术（强化学习、奖励模型、推理能力提升）； 3、代码生成与理解（自动化数据构建、运行反馈优化）； 4、模型架构创新（MoE、高效推理、稳定性优化）； 5、 探索AI Agent、长序列推理、在线学习等新兴方向。 任职要求 熟悉大语言模型（如Transformer、MoE）的核心原理，具备以下至少一项经验： - 大规模模型训练（分布式训练、数据优化） - 强化学习、奖励建模或AI Agent开发 - 代码生成、程序理解或相关领域 - 模型架构优化（如高效推理、长上下文处理） 熟练使用PyTorch、DeepSpeed等框架，具备代码实现与调试能力。 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Intern", "i18n_name": "实习", "id": "202", "name": "实习", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en_name": "Campus", "i18n_name": "校招", "id": "2", "name": "校招", "selectability": 1}, "selectability": 1}, "storefront_list": [], "tag_list": [], "target_major_list": []}, "process_type": 2, "project_type": 3, "recruit_type": {"active_sta
顶尖实习-多模态大模型算法研究员-MiMo
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
将围绕多模态（文本、图像、音频、视频）理解和生成统一的基座大模型的数据、模型结构、统一建模方式、训练与推理优化、深度推理等核心问题展开研究，具体研究内容包括： 1、多模态（文本、图像、音频、视频）数据的收集、合成及数据策略，提升质量、多样性、可扩展性； 2、探索多模态理解与生成统一的建模方式； 3、多模态模型的模型结构的设计与优化，高效的大规模分布式训练和推理系统（云侧和端侧）； 4、研究多模态模型的深度推理范式。 任职要求 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Intern", "i18n_name": "实习", "id": "202", "name": "实习", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en_name": "Campus", "i18n_name": "校招", "id": "2", "name": "校招", "selectability": 1}, "selectability": 1}, "storefront_list": [], "tag_list": [], "target_major_list": []}, "process_type": 2, "project_type": 3, "recruit_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Intern", "i18n_name": "实习", "id": "202", "name": "实习", "parent": {"active_status":
顶尖应届-大模型芯片协同设计工程师-MiMo
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
当模型规模触顶硬件天花板，真正的突破来自从模型到芯片的协同设计（Co-design）——让模型结构天然适配硬件特性，让芯片架构为模型量身定制。这正是我们在做的事。你将深入 MiMo 大模型的核心，从模型架构到推理效率，再到与自研芯片团队的深度协作，打通从算法到硅片的全链路。 你会做什么？ 1、模型架构设计：参与大模型核心架构的探索与迭代，设计兼顾建模能力与计算效率的架构（如高效 Attention 等）； 2、模型高效推理：研究低比特量化、稀疏化、投机解码等技术，在精度与推理效率之间找到最优解； 3、端到端性能优化：从算子、内存访问模式到系统级调度，推动软硬件协同的极致性能； 4、芯片协同设计：基于对芯片计算特性（数据流、存储层次、互联带宽）的理解，将模型侧的洞察转化为芯片架构的设计指引，与自研芯片团队紧密合作。 任职要求 我们希望你是这样的人： 1、对大模型架构有扎实理解； 2、熟悉推理优化技术栈（量化/稀疏/投机解码/高效算子等）； 3、对芯片/计算机体系结构有真实兴趣 。 加分项： 1、有大模型训练/微调经验； 2、有 CUDA/Triton kernel 开发经验； 3、在系统、体系结构或 ML 方向的顶会有论文发表。 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Regular", "i18n_name": "正式", "id": "201", "name": "正式", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en_name": "Campus", "i18n_name": "校招", "id": "2", "name": "校
顶尖应届-多模态大模型算法研究员-MiMo
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
将围绕多模态（文本、图像、音频、视频）理解和生成统一的基座大模型的数据、模型结构、统一建模方式、训练与推理优化、深度推理等核心问题展开研究，具体研究内容包括： 1、多模态（文本、图像、音频、视频）数据的收集、合成及数据策略，提升质量、多样性、可扩展性； 2、 探索多模态理解与生成统一的建模方式； 3、多模态模型的模型结构的设计与优化，高效的大规模分布式训练和推理系统（云侧和端侧）； 4、 研究多模态模型的深度推理范式。 任职要求 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Regular", "i18n_name": "正式", "id": "201", "name": "正式", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en_name": "Campus", "i18n_name": "校招", "id": "2", "name": "校招", "selectability": 1}, "selectability": 1}, "storefront_list": [], "tag_list": [], "target_major_list": []}, "process_type": 2, "project_type": 2, "recruit_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Regular", "i18n_name": "正式", "id": "201", "name": "正式", "parent": {"active_stat
顶尖实习-大模型训练与推理研究员MiMo
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
1、设计和实现支持大规模分布式训练的集群和框架； 2、构建高效的推理框架和算子优化，支持超大规模模型的在线和离线推理需求； 3、研究PD分离、Context Caching、模型量化、推敲编码等推理优化技术。 任职要求 1、精通机器学习（深度学习），具备卓越的创新研究能力，充满对未知领域的好奇心，热衷于探索前沿技术边界； 2、编程能力出色，熟练掌握至少两种编程语言，精通Pytorch/Tensorflow，能够将创造性想法快速转化为高效代码； 3、研究成果丰富，在国际顶级会议或期刊（如NeurIPS、ICLR、ACL、CVPR、COLT等）发表高水平论文，展现独特洞见与技术突破； 4、在领域内知名比赛中取得优异成绩者优先，体现解决复杂问题的创造力与竞争力； 5、笃信通用人工智能（AGI）的未来愿景，致力于通过开放协作与持续创新推动AGI发展； 6、认同开放共进的企业文化，具备敏锐的逻辑思维、卓越的沟通协调能力和自我学习能力，主动负责，严谨细致，勇于挑战常规，追求极致。 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Intern", "i18n_name": "实习", "id": "202", "name": "实习", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en_name": "Campus", "i18n_name": "校招", "id": "2", "name": "校招", "selectability": 1}, "selectability": 1}, "storefront_list": [], "tag_list": []
顶尖应届-大模型训练与推理研究员-MiMo
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
1、设计和实现支持大规模分布式训练的集群和框架； 2、 构建高效的推理框架和算子优化，支持超大规模模型的在线和离线推理需求； 3、研究PD分离、Context Caching、模型量化、推敲编码等推理优化技术。 任职要求 1、精通机器学习（深度学习），具备卓越的创新研究能力，充满对未知领域的好奇心，热衷于探索前沿技术边界； 2、编程能力出色，熟练掌握至少两种编程语言，精通Pytorch/Tensorflow，能够将创造性想法快速转化为高效代码； 3、研究成果丰富，在国际顶级会议或期刊（如NeurIPS、ICLR、ACL、CVPR、COLT等）发表高水平论文，展现独特洞见与技术突破； 4、在领域内知名比赛中取得优异成绩者优先，体现解决复杂问题的创造力与竞争力； 5、笃信通用人工智能（AGI）的未来愿景，致力于通过开放协作与持续创新推动AGI发展； 6、认同开放共进的企业文化，具备敏锐的逻辑思维、卓越的沟通协调能力和自我学习能力，主动负责，严谨细致，勇于挑战常规，追求极致。 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Regular", "i18n_name": "正式", "id": "201", "name": "正式", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en_name": "Campus", "i18n_name": "校招", "id": "2", "name": "校招", "selectability": 1}, "selectability": 1}, "storefront_list": [], "tag_lis
顶尖实习-大模型芯片协同设计研究员-MiMo
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
当模型规模触顶硬件天花板，真正的突破来自从模型到芯片的协同设计（Co-design）——让模型结构天然适配硬件特性，让芯片架构为模型量身定制。这正是我们在做的事。你将深入 MiMo 大模型的核心，从模型架构到推理效率，再到与自研芯片团队的深度协作，打通从算法到硅片的全链路。 你会做什么？ 1、模型架构设计：参与大模型核心架构的探索与迭代，设计兼顾建模能力与计算效率的架构（如高效 Attention 等）； 2、模型高效推理：研究低比特量化、稀疏化、投机解码等技术，在精度与推理效率之间找到最优解； 3、端到端性能优化：从算子、内存访问模式到系统级调度，推动软硬件协同的极致性能； 4、芯片协同设计：基于对芯片计算特性（数据流、存储层次、互联带宽）的理解，将模型侧的洞察转化为芯片架构的设计指引，与自研芯片团队紧密合作。 任职要求 我们希望你是这样的人： 1、对大模型架构有扎实理解； 2、熟悉推理优化技术栈（量化/稀疏/投机解码/高效算子等）； 3、对芯片/计算机体系结构有真实兴趣 。 加分项： 1、有大模型训练/微调经验； 2、有 CUDA/Triton kernel 开发经验； 3、在系统、体系结构或 ML 方向的顶会有论文发表。 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Intern", "i18n_name": "实习", "id": "202", "name": "实习", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en_name": "Campus", "i18n_name": "校招", "id": "2", "name": "校招"
顶尖实习-大模型安全能力研究员-MiMo
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
我们正在构建下一代具备自主软件安全分析能力的大模型——能够独立发现操作系统、浏览器及关键基础设施中长达数十年未被检出的零日漏洞，并在无人工干预的情况下生成可执行的漏洞利用链。 核心职责 1、负责设计并执行面向软件漏洞发现的大模型训练流程，包括预训练数据构造、指令精调与 RLHF/RLAIF； 2、研究提升模型在二进制分析、源码审计、模糊测试指导等安全任务上推理能力的方法； 3、构建并维护 Agentic 安全评估框架，设计覆盖 CVE 复现、零日发现、漏洞利用链生成的基准测试集； 4、与红队工程师协作，对模型的进攻性能力进行双用途风险评估与控制； 5、研究长上下文代码推理、跨文件调用链分析、符号执行辅助等关键技术。 任职要求 1、计算机、网络安全等相关方向硕博学历以上，具备 CTF 参赛经历或漏洞挖掘实战经验； 2、熟悉大模型训练全链路（预训练、SFT、RLHF）； 3、具备扎实的系统编程能力（C/C++/Rust 其一）； 4、了解软件漏洞原理，如缓冲区溢出、UAF、逻辑漏洞等。 加分项 1、熟悉逆向工程、fuzzing（AFL/LibFuzzer）、符号执行； 2、有 LLM for code / program synthesis 研究发表； 3、了解 AI 安全、模型对齐或红队评估方法； 4、熟悉操作系统内核或浏览器渲染引擎源码。 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Intern", "i18n_name": "实习", "id": "202", "name": "实习", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en_
顶尖应届-大模型安全能力研究员-MiMo
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
我们正在构建下一代具备自主软件安全分析能力的大模型——能够独立发现操作系统、浏览器及关键基础设施中长达数十年未被检出的零日漏洞，并在无人工干预的情况下生成可执行的漏洞利用链。 核心职责 1、负责设计并执行面向软件漏洞发现的大模型训练流程，包括预训练数据构造、指令精调与 RLHF/RLAIF； 2、研究提升模型在二进制分析、源码审计、模糊测试指导等安全任务上推理能力的方法； 3、构建并维护 Agentic 安全评估框架，设计覆盖 CVE 复现、零日发现、漏洞利用链生成的基准测试集； 4、与红队工程师协作，对模型的进攻性能力进行双用途风险评估与控制； 5、研究长上下文代码推理、跨文件调用链分析、符号执行辅助等关键技术。 任职要求 1、计算机、网络安全等相关方向硕博以上学历； 2、具备 CTF 参赛经历或漏洞挖掘实战经验； 3、熟悉大模型训练全链路（预训练、SFT、RLHF）； 4、具备扎实的系统编程能力（C/C++/Rust 其一）。 了解软件漏洞原理，如缓冲区溢出、UAF、逻辑漏洞等 加分项 1、熟悉逆向工程、fuzzing（AFL/LibFuzzer）、符号执行； 2、有 LLM for code / program synthesis 研究发表； 3、了解 AI 安全、模型对齐或红队评估方法； 4、熟悉操作系统内核或浏览器渲染引擎源码。 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Regular", "i18n_name": "正式", "id": "201", "name": "正式", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en
顶尖应届-语音大模型算法研究员-MiMo
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
1、大规模语音模态预训练 研究如何用千万小时级别语音数据在百亿级别参数模型上进行高效预训练，有效提取与利用通用声学与语义特征，提升语言理解及语音生成的一致性和自然度； 2、多语言语音理解与生成 研究跨语言语音数据的共享表示方法，提升语音模型对多语言、方言的适配能力； 3、噪声环境及复杂声学场景下的处理能力 研究语音大模型在嘈杂、混响、远场等典型场景下的泛化性； 4、探索高效语音信息压缩方法 研究语音模态压缩方法，以实现长时理解，并适配不同类型的设备（云侧和端侧）的部署需求。 任职要求 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Regular", "i18n_name": "正式", "id": "201", "name": "正式", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en_name": "Campus", "i18n_name": "校招", "id": "2", "name": "校招", "selectability": 1}, "selectability": 1}, "storefront_list": [], "tag_list": [], "target_major_list": []}, "process_type": 2, "project_type": 2, "recruit_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Regular", "i18n_name": "正式", "id": "201", "name": "
微信小游戏-客户端开发工程师-全球化
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-19
1.核心环境构建：负责微信小游戏运行环境在iOS/Android端的SDK封装与开发，实现高性能的游戏容器底座； 2.底层技术攻坚：负责游戏引擎渲染性能优化，保证小游戏在不同的手机终端上都能流畅运行，解决跨平台环境下的兼容性痛点； 3.出海适配研发：针对东南亚、欧美等海外市场，负责 SDK 在不同硬件设备及网络环境下的性能调优，包括多语言支持、广告 SDK 集成及登录支付组件适配； 4.技术预研与演进：研究 WebAssembly、现代图形 API（Metal/Vulkan）在移动端容器中的应用，确保持续的技术领先性。 职位要求 1.大学本科及以上学历，计算机相关专业，具备扎实的计算机基础，精通算法、数据结构及操作系统原理； 2.3年以上iOS或Android开发经验，精通Objective-C/Swift或Java/Kotlin，有大型SDK开发或跨平台框架（如Flutter, React Native 引擎层）经验者优先； 3.熟练掌握Claude Code、Codex、Codebuddy等AI编程工具与范式； 4.有游戏领域经验更好，熟悉OpenGL ES/WebGL规范，对渲染流水线有理解，有Metal或Vulkan实际开发经验者，或熟悉游戏引擎Cocos, LayaAir, Unity底层原理者优先； 5.具备优秀的分析和解决复杂问题的能力，对新技术充满好奇心；有良好的沟通能力和团队协作精神，能适应小团队快速迭代的节奏，有海外产品研发/性能优化经验者优先。 工作年限（官方顶部字段） 不限
AI场景美术实习生
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
1. 前期概念与氛围探索： 熟练运用 AI 工具，根据主美的文字描述或白模（Blockout），快速生成高质量的场景概念图、情绪板（Moodboard）和光影氛围图。 2. AI 场景工作流搭建： 配合资深 AI 美术和 TA，搭建和优化场景专用的自动化工作流（如：草图转精细线稿、白模一键渲染、特定风格化转换等）。 3. 场景全流程的AI生成： 探索并应用 AI 技术辅助场景资产的规范化生产。 4. 后期精修与落地： 使用 3D 软件，对 AI 生成的3D资产进行优化，结合PCG流程以及引擎灯光调整，探索最终输出符合游戏引擎内实现更好的场景落地效果。 任职要求 (What you need) 1. 美术功底扎实： 美术、动画、设计等相关专业在校生。具备优秀的审美能力、空间透视感、色彩构图能力。（重要：我们认为AI是工具，审美的上限决定了AI输出的上限）。 2. AIGC工具熟练： • 熟练使用 市面上热门的2D和3D AI模型生成美术资产 • 熟悉游戏场景3D-PBR资产的制作流程 • 熟悉在虚幻引擎中进行场景编辑，熟悉虚幻引擎的渲染和灯光调整 • 了解PCG大世界流程 3. 全流程意识： 了解游戏场景美术的基本制作流程（概念 -> 3D资产 -> 引擎地编），知道 AI 产出的图应该如何服务于下一环节的 3D 建模。 4. 软技能： 对新技术有极强的求知欲，自驱力强；具备良好的沟通能力，能听懂传统美术的需求并转化为 AI 语言。 职位要求 1. 掌握任意一款 3D 软件（Blender / Maya / ZBrush / 3ds Max），能独立搭建简单场景白模配合 AI 进行精准生图者 极大加分。 2. 有游戏引擎（UE5 / Unity）基础使用经验，了解 PBR 材质工作流。 3. 关注最新的 3D-AIGC 技术（如 Tripo3D, CSM, Splatting 等）或会编写简单的 Python/节点脚本。 4. 有个人的 AI 美术相关自媒体账号，或在开源社区（如 Civitai, 哩布哩布）发布过高质量模型/工作流。 官方顶部字段 学历：不限 年限：不限
AI美术实习生
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
工作内容 1.使用 AI 工具辅助产出游戏美宣图、运营素材、人物设定稿、三视图、视觉概念图等内容。 2.根据项目需求，整理和优化角色、服饰、甲胄、武器、场景等视觉参考。 3.参与 AI 美术流程探索，包括 Prompt 编写、模型选择、图像迭代、风格统一和后期修整。 4.使用 Photoshop、Illustrator、Figma 等软件，对 AI 产出内容进行调整、排版、修图和二次设计。 5.协助项目组探索 AI 在游戏研发、运营宣发和美术资产生产中的实际应用。 职位要求 任职要求 1.美术基础扎实，具备较好的构图、色彩、造型和审美判断能力。 2.熟悉基础设计软件，具备图片处理和视觉设计能力。 3.对主流 AI 图像工具有较充分认知，了解不同工具在画面质量、风格控制、角色一致性、局部修改、参考图还原等方面的优劣势。 4.对 Prompt 编写有自己的方法和经验，能够根据目标画面拆解需求、组织关键词，并稳定产出符合项目要求的内容。 5.对三国题材有浓厚兴趣，对三国时期历史、人物、服饰、甲胄、兵器、建筑等内容有一定了解。 6.能根据项目需求进行视觉探索，不局限于单一美术媒介或单一出图方式。 7.拥抱 AI 技术，愿意持续学习 AI 工具如何运用到游戏美术和内容生产中。 加分项 1.有游戏美宣、运营视觉、角色设定、概念设计、三视图设定稿相关经验者优先。 2.熟悉 ComfyUI、Midjourney、Nano Banana、即梦、可灵等 AI 图像或视频工具者优先。 3.有 AI 角色一致性、参考图重绘、局部重绘、风格统一、三视图生成经验者优先。 4.对策略类游戏、三国题材游戏或历史题材游戏有了解者优先。 5.了解视频脚本、分镜、剪辑、动效包装或 AIGC 视频制作流程者优先。 官方顶部字段 学历：不限 年限：不限
游戏技术美术AITA（Agent研发向日常实习生）
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
1、探索AIGC与LLM技术在游戏研发全流程中的应用，参与游戏研发Agent产品的设计与开发。 2、结合UE5引擎与AI技术，开发能够辅助游戏制作（如关卡生成、资产处理、自动化测试等）的智能工具。 3、追踪学术界与工业界最新的AI论文与开源项目，进行复现与改进，并探索其在游戏开发中的落地场景。 4、参与搭建AI相关的技术基础设施，包括但不限于AI生图、视频、音频、代码生成等领域的应用集成。 职位要求 1、硕士及以上学历，计算机、人工智能等相关专业，27届/28届在校生（优秀博士生优先）。 2、深刻理解AIGC相关技术原理（Transformer, Diffusion Model等），熟悉LangChain、AutoGPT等Agent框架。 3、具备扎实的编程基础（Python/C++），能够熟练进行AI模型部署与API开发。 4、熟悉UE5引擎，了解游戏研发流程，有“AI+游戏”结合实践经验者优先。 5、具备较强的英文文献阅读能力和快速学习能力，能够独立进行技术攻关。 官方顶部字段 学历：不限 年限：不限
AI产品市场推广
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
我们正在为新老AI agent产品寻找一位懂产品、懂用户、懂渠道的市场推广。这不是一个纯品牌岗，也不是一个纯增长岗——你需要同时具备“把产品卖点讲清楚”的内容能力和“把产品卖出去”的渠道能力。如果你擅长把一个AI产品从“功能”翻译成“用户听得懂的好处”，并且知道该去哪里、用什么样的内容找到对的用户，这个岗位适合你。 岗位职责： 一、产品卖点包装与内容策略 深入理解AI产品的技术能力、用户场景和竞品差异，提炼核心卖点 将产品功能“翻译”成用户能感知的价值点，输出产品定位、核心话术和内容框架 洞察C端用户（留学生、雅思/托福考生、口语爱好者、职场英语人群）的需求和决策心理，制定针对性的内容方向 持续迭代产品卖点表达方式，支撑不同渠道（百度、小红书、抖音、B站、私域等）的内容产出 二、渠道增长与用户获取 统筹C端渠道增长策略，以DAU和GMV增长为核心目标，持续开拓并优化信息流、小红书等平台的转化路径 持续拓展并维护KOL/KOC资源库，驱动有效的内容合作与带货产出 监测渠道数据，迭代投放策略与内容形式，确保C端获客效率与ROI 三、品牌营销与明星合作 参与或主导品牌营销项目，包括但不限于品牌活动策划、跨界合作等 负责明星代言人/合作人的筛选、评估、商务洽谈及后续传播落地 对传播结果负责：从曝光量、用户认知提升到最终的转化贡献 四、跨部门协同 与产品团队紧密配合，从市场端反哺产品卖点优化及用户洞察 与设计、内容、投放等内部团队协同，确保营销物料的质量与效率 统筹内外部资源，推动营销项目从策划到执行的高效落地 职位要求 一、经验与背景 3-5年市场营销经验，有AI产品/教育产品/互联网工具类产品市场推广经验者优先 有完整的明星代言或品牌大项目操盘经验，熟悉从评估→谈判→签约→官宣→传播的全流程 有成功的增长案例，能证明自己通过内容营销/渠道推广驱动了DAU或GMV的增长 二、专业能力 结构化包装能力：能把复杂的产品技术“翻译”成用户听得懂的卖点，形成清晰有逻辑的对外表达 内容敏感度：知道不同平台（小红书/抖音/B站）的用户喜欢看什么，能输出内容策略而非只提需求 渠道资源与拓展能力：有KOL/明星经纪/媒体合作资源者优先；没有资源但有强BD和拓展能力也欢迎 数据驱动意识：能基于数据判断渠道价值和内容效果，指导下一步决策 三、软性素质 对AI产品有热情，愿意深入理解技术和用户场景 结果导向，对DAU/GMV等业务指标负责，而不是只对“发了多少篇内容”负责 沟通能力强，能拉通产品、设计、渠道等多方角色高效协同 四、加分项 有英语学习/教育类产品推广经验 有AI Agent或AIGC类产品推广经验 有从0到1搭建产品营销体系的经验 有MCN或明星经纪资源 官方顶部字段 学历：本科 年限：3-5年
视觉创意营销设计师
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
1、base市场部配合完成有道词典笔等有道智能硬件营销Campaign视觉创意与设计高质量落地工作。包括但不限于KV设计，活动物料设计，品牌物料设计，电商渠道设计等； 2、快速梳理业务需求，能够输出符合业务目标的设计方案；并与营销/销售同学配合。 3、参与产品营销及市场营销项目中，配合完成宣传海报等内容制作与延展。 4、配合线上平台（天猫、京东、抖音）做店铺日常维护（含页面，推广图，主图，详情页等设计或修改）。 职位要求 1、3年以上广告设计、品牌设计、视觉设计或AI创意设计经验；具备乙方工作经验加分；优先考虑具有3C数码、智能硬件、消费电子、快消品牌设计经验者。 2、本科以上学历，视觉传达设计相关专业毕业生。 3、能够理解业务目标与传播策略，清晰阐释设计背后的支撑逻辑，具备消费者洞察能力。 4、熟悉掌握Adobe Creative Suite设计软件、Figma等通用设计软件，有熟练使用多平台AIGC视觉制图经验及AI制图方法论者优先考虑，会C4D等3D相关软件可加分。 5、具备优秀的审美力、视觉表现能力、对排版有良好的设计基础，善于思考，具备设计沟通与设计流程的方法。 6、有互联网大厂工作经验加分。具备独立完成设计项目经验。 7、自驱力强，注重细节把控；沟通力、理解力强,抗压能力强。 8、务必附上个人作品集。 官方顶部字段 学历：本科 年限：3-5年
混元文本/多模态预训练框架研发工程师（深圳/北京/上海/杭州）
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-19
1.参与开发优化大模型训练框架，支持单任务万卡以上规模高效稳定训练； 2.参与NLP、多模态大模型结构设计，并联合业务进行模型训练效率和效果验证； 3.参与文生图、文生视频、文生3D等业务的训练性能加速； 4.参与低精度训练性能优化和业务推广、参与大窗口训练性能优化。 职位要求 1.熟练使用主流大模型训练框架DeepSpeed、Megatron，掌握3D并行、ZeRO机制、Flash-Attn等的原理、使用场景、优劣势以及可优化方向； 2.有ViT、SD、DiT模型训练性能优化经验者优先； 3.熟练掌握CUDA性能优化手段，有算子编写优化项目经验者优先； 4.对大模型前沿技术比较敏锐者优先； 5.有实际大模型的训练调参和效果评测项目经验的优先； 6.良好的沟通能力、解决问题能力。 工作年限（官方顶部字段） 一年以上工作经验
混元3D场景生成与交互大模型研究员（北京/上海）
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-19
1.研发新一代3D场景生成大模型、重建大模型，突破质量、速度、场景规模的边界，并推动其在游戏、仿真等领域的应用； 2.结合3D/2D生成技术，研发新一代世界模型，实现实时交互、精准可控、符合物理规律的世界交互。 职位要求 1.计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，有AIGC方向顶级论文者优先； 2.满足以下任意一种技术栈要求： 1）生成式模型 ：深入理解DiT、self- forcing等模型原理，有3D生成、图像生成或者可控视频生成经验，对世界模型有深入理解； 2）三维重建：熟悉Gaussian Splatting、3R、VGGT、MVS、SLAM等方法，对3D重建任务有深入理解； 3）后训练及加速技术：深入理解RL算法或者DMD等模型蒸馏算法，有3D、图像、视频等生成模型后训练经验或者蒸馏加速经验； 3.代码能力强，能快速实现idea, 有扎实工程能力；数理功底扎实，能抽象问题； 4.具备较强的自驱力、责任心、沟通能力、团队意识； 5.Aim high，认可项目影响力>>>>数量，有信心参与或主导世界模型领域最前沿的研究。 工作年限（官方顶部字段） 三年以上工作经验
混元大模型推理加速工程师（北京/深圳）
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-19
1.配合算法工程师，推动深度学习相关算法的落地，打造高吞吐、低延时的推理系统； 2.优化大模型推理性能，提升吞吐并控制成本； 3.优化大模型推理框架，提升框架易用性和可调试性。 职位要求 1.熟练掌握 C/C++、Python语言，有计算机体系结构背景或软件开发背景，熟悉系统性能调优的方式； 2.具备基础的GPU编程能力，包括但不限于Cuda、OpenCL；熟悉至少一种GPU加速库，如cublas、cudnn、cutlass等； 3.有Tensorrt/FasterTransformer/Tensorrt-llm/vllm等深度学习推理框架的实际使用经验； 4.熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节，训练和推理模型调试、调优有实操经验优先； 5.熟悉CPU/GPU异构加速瓶颈分析方法，有服务器端 AI 芯片、GPU加速经验优先； 6.熟悉分布式推理常用加速方法，有超大模型分布式部署经验优先。 工作年限（官方顶部字段） 五年以上工作经验